Joy at a Vancouver LTSS Facility: Implications for Staff Retention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Retaining and empowering caregivers in long-term care (LTC) is critical to sustaining quality care. Despite high demands, long term care staff often receive low wages and limited societal recognition. A positive workplace culture that fosters professional growth, recognition, and well-being is essential for caregiver retention and job satisfaction. This qualitative study explored factors that contribute to staff retention among LTC staff. Four focus groups were conducted with 24 staff, including nurses, care workers, housekeeping, recreation, and rehabilitative staff, in a Canadian LTC home. Data were analyzed thematically to identify key workplace factors influencing staff retention. Three overarching themes emerged: (1) Professional Growth and Development – Staff emphasized the importance of training programs, career advancement pathways, and mentorship in fostering motivation and fulfillment. Continuing education and specialization opportunities contributed to sustained engagement. (2) Recognition and Workplace Culture – Appreciation programs, team cohesion, and a culture of respect and dignity were central to job satisfaction. Feeling valued and included promoted a sense of belonging. (3) Relational Joy in Caregiving – Joy was described as relational and evolving, emerging from supportive environments, positive attitudes, and shared experiences with colleagues and residents. A culture that prioritizes well-being and emotional support reduced burnout and enhanced resilience. In conclusion, retention strategies should be evidence-based, drawing from best practices and ongoing evaluations to measure effectiveness and return on investment. Infusing joy into caregiving strengthens team resilience and fosters compassion, ultimately benefiting both caregivers and residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».